Notice bibliographique
Résumé
Naturalists have long provided the general backcloth against which issues of health care and public health are constructed. In seeking the general case through studies of human and non-human species, naturalists provide a context in which specific arguments about human states of disease and health (and responsibility for them) are set. Think, for example, of Stephen J Gould and his Mismeasure of Man;1 and for a different perspective consider EO Wilson,2 called by some admirers ‘Darwin’s natural heir’.3 Indeed, consider not the heirs but Charles Darwin himself. Famously, his evolutionary theory insisted upon competition for eternally scarce resources between individuals of the same species (as well as between species) as the critical engine of evolutionary advancement. His enduring legacy helped to shape scientific and social thinking into the 21st century. At one scale it gave us Richard Dawkin’s The Selfish Gene,4 genetics as a kind of competitive zero-sum game. At another, the assumption of selfish competition enforces a principle underlying laissez faire economic theories in which competition between individuals is assumed to be inevitable, natural and efficient.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,016 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,047 | 0,044 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,007 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».